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Enregistrement W7116899879 · doi:10.5539/jel.v15n3p103

Constructing and Validating a Flipped and Collaborative Learning Model for Fostering Instructional Design Skills of Chinese Pre-Service Physics Teachers

2025· article· W7116899879 sur OpenAlexvenueno aff
Yan Liu, Julamas Jansrisukot, Pattawan Narjaikaew

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstructional designFlipped classroomConsistency (knowledge bases)Educational technologyCommunity of inquiryInstructional simulationCollaborative learningStrengths and weaknessesReliability (semiconductor)Mastery learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to develop and validate an instructional model integrating a flipped classroom and collaborative learning approaches to enhance instructional design skills of Chinese pre-service physics teachers. Before developing the model, structured questionnaires and semi-structured interviews were used to collect data from teachers’ and pre-service physics teachers’ perspectives on classroom management to enhancing instructional design skill. Results indicated strong awareness of instructional design and appreciation for digital tools and feedback, but revealed weaknesses in pre-class preparation, collaboration, and classroom engagement. Developing instructional model components consisted of six key aspects include generating model principles, defining learning objectives, designing learning steps, examining the roles of teachers and students, and developing assessment methods to evaluate learning. The instructional model was validate by five experts using standardized rating forms, yielding high average scores (4.00–5.00) and strong reliability (ICC = 0.79–0.87), confirming its theoretical soundness and contextual relevance. Lesson plans were designed to structure and guide instruction, aligning with the instructional model’s principles and learning steps. Seven lesson plans received the average appropriateness score 4.20–5.00 with good consistency (ICC = 0.76), demonstrating strong alignment and feasibility. After complete experts’ validation, the lesson plans were piloted with 40 students. The pilot phase showed high actively engagement that suggests the model are feasible and acceptable to participants. This is a positive indicator for the implementation phase. The study offers a practical and scalable framework for instructional design training in teacher education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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